Evolució en la vida artificial

1996/03/01 Etxeberria, Arantza | Ibañez, Jesus Iturria: Elhuyar aldizkaria

• Biologia
• Sariak

A l'hora d'explicar què són els éssers vius, en els llibres de text s'ofereixen llistats de les seves característiques mancant una millor definició (Taula 1). A més, la vida no és un fenomen homogeni, sinó que una de les característiques més importants de la vida és la seva abundància. En l'actualitat, les espècies vives en la terra són aproximadament uns 5 milions (els vertebrats només són 50.000). Malgrat la fascinant fascinació que ens produeix la vida, fins ara el sistema artificial més complex desenvolupat per la ciència o l'enginyeria no ha pogut igualar als vius. O ho semblava.

• La vida és un patró que es dóna en el temps espacial.
• La vida necessita reproducció (l'ésser viu es crea a si mateix o és resultat del procés reproductiu).
• Conté la informació necessària perquè l'ésser viu es creï.
• Els éssers vius obtenen de la matèria i l'energia de l'entorn la matèria interna i l'energia interna a través del metabolisme.
• Els éssers vius interactuen funcionalment amb l'entorn.
• Els éssers vius depenen molt de les seves parts.
• Els éssers vius són estables a l'acció exterior.
• La vida evoluciona.

En 1987 es va celebrar en Els Alamos (els EUA) un congrés amb un curiós títol. A l'hora d'estudiar la vida i les seves característiques va sorgir un nou camp: Vida Artificial (BA). Fins ara la Biologia ha estudiat la vida que coneixem i la funció del BA és investigar la possible vida. D'aquesta manera, mentre que la biologia estudia les característiques contingents que han aparegut en la història de l'evolució de la Terra (és a dir, les que no són imprescindibles i podien haver estat d'una altra manera), BA té com a objectiu formar la ciència universal de la vida.

Aquesta tasca té dos objectius: d'una banda, analitzar les conseqüències que els nous sistemes de computació poden tenir en les ciències de la vida i, per un altre, idear nous tractaments per a molts problemes que fins ara no tenien resultats clars, considerant els éssers vius i les seves característiques com a font d'inspiració. S'han desenvolupat tres tipus de sistemes artificials: en programari es programen sistemes que presenten les característiques dels éssers vius, en maquinari es construeixen robots o es dissenyen els xips per a computadors a través de l'evolució, i en wetware es creen components artificials formats per molècules (per exemple, la síntesi de noves molècules d'RNA en el tub d'assaig).

3800 milions d'anys - 2000 milions d'anys - 700 milions d'anys - 400 milions d'anys - 7,5 - 5 milions d'anys

En els últims anys han estat molts els investigadors que s'han acostat fins al BA per a crear vida artificial, enfortir les bases de la biologia teòrica, trobar models més adequats per a explicar sistemes complexos, utilitzar estratègies naturals per al desenvolupament de sistemes de computació, desenvolupar màquines o robots que es comportin adequadament en entorns desconeguts (per exemple, un altre planeta) i, finalment, ampliar la possibilitat de presentar problemes filosòfics en àmbits més sofisticats que l'instrumental conceptual. D'aquesta manera, en BA es desenvoluparien pròtesi que obririen els límits del nostre pensament.

L'objectiu d'aquest article és presentar els estudis d'evolució desenvolupats per la Vida Artificial. Centrant-nos en l'evolució artificial, analitzarem tres escenaris diferents. En la primera, Informàtica utilitza l'evolució biològica per a resoldre els problemes que apareixen en el seu camp. En la segona es presenta la situació inversa, és a dir, la Biologia se serveix d'eines informàtiques per a simular els processos evolutius que es produeixen en la naturalesa. I en l'últim exemple no queda molt clar on està la frontera entre Informàtica i Biologia.

Algorismes genètics

La naturalesa de la Terra és conseqüència d'un procés evolutiu i ha passat molt de temps perquè apareguin les formes que avui coneixem (Taula 2). Abans de considerar l'evolució, no es necessitava una escala temporal per milions d'anys: XVIII. Fins al segle XIX, l'edat de la Terra es calculava des d'Adán i sumant les durades dels perfils bíblics, per la qual cosa es considerava molt més jove (segons aquests estudis, a. C.). El 23 d'octubre de l'any 4004 la creació va finalitzar a les 9 del matí). Alguns investigadors actuals han mostrat una actitud similar, com si el BA fos una tasca d'avui a demà. Però davant el temps que ha necessitat l'evolució, aquesta és una mentalitat ingènua.

Encara que la idea d'evolució és anterior a Darwin, ell va proposar el mecanisme més acceptat per a explicar l'evolució: la selecció natural. Darwin era un expert naturalista que va passar cinc anys explorant la naturalesa i les diferents espècies de tot el món. No obstant això, el mecanisme evolutiu es va basar en l'observació de les tècniques utilitzades per al cultiu de coloms o bestiar a les cases rurals. Els criadors juguen amb petits canvis per a aconseguir una mescla adequada que generi una característica determinada. En la naturalesa el procés seria similar, però, excepte el conscient, la força cega i desorientada mana i tria els canvis més adequats.

Figura . Xarxes neuronals de femella i mascle. Representa les entrades de la xarxa de la femella des del seu punt de vista, la posició i direcció dels mascles (en l'exemple, un mascle se situa al sud-est). La sortida de la xarxa de la femella indica un so que sent el mascle (entrada de la seva xarxa). La seva sortida s'interpreta com a moviment (“parar-se”, “girar a la dreta”, “girar a l'esquerra” o “avançar”).

En BA aquest procés darwindar s'ha utilitzat per a produir una evolució artificial sobre la base de tres principis: herència, variació i selecció (Figura 1). En els models artificials, igual que en els casos artificials que van suggerir la selecció natural a Darwin, en els Algorismes Genètics l'investigador decideix cap a quin objectiu es dirigeix.

L'Algorisme Genètic és útil per a resoldre un problema sempre que l'espai de solució sigui conegut i limitat i sigui viable proveir d'una funció objectiva que permeti mesurar la idoneïtat de cada solució. És molt normal que la solució del problema sigui un algorisme codificat mitjançant programa, autòmat, xarxa neuronal o sistema expert.

La nostra intenció és trobar la millor solució possible. Per a l'aplicació dels principis de l'evolució, primer generem un conjunt de solucions aleatòries que constitueixen la generació inicial (la majoria de les quals podrien resultar inadequades). Per a derivar de cada generació la següent seguirem els següents passos (Figura 2):

• Avaluació: s'aplica la funció d'idoneïtat a cada individu de la població.
• Reproducció: els resultats de l'avaluació indiquen que els individus tenen la probabilitat de romandre en la següent generació.
• Mutació: els seleccionats sofreixen canvis aleatoris locals.
• Encreuament: diversos trams s'intercanvien per parelles.

Aquest mètode continuarà fins a trobar la solució òptima o arribar al nombre màxim de generacions. Els resultats obtinguts són cada vegada millors (fins a quin punt podem triar). A més, per a utilitzar l'algorisme genètic no necessitem coneixements sobre el problema concret. De fet, per a molts problemes que tenen grans dificultats per a desenvolupar algorismes eficaços a aquest efecte, els algorismes genètics garanteixen solucions molt bones, convertint la indústria del BA en una de les principals aplicacions.

Mons artificials

Un dels exemples més coneguts de BA és el món artificial, és a dir, tothom en el seu interior (éssers vius i inanimats, espai estructurat, diferents temps, etc.) Entorns simulats que recullen. En aquests mons desenvoluparan tota la seva vida els organismes artificials: néixer, aprendre, alimentar-se, fugir dels depredadors... Sovint s'ofereix la possibilitat de veure en directe el comportament i evolució dels organismes en la pantalla del computador. Conscients d'aquests recursos, els investigadors han utilitzat els mons artificials per a investigar diferents aspectes de l'evolució: la relació entre evolució i aprenentatge, la selecció sexual, la dinàmica de les espècies, la relació entre predadors i preses, la creació del llenguatge, etc.

Figura . Història en el món artificial (després del desenvolupament del llenguatge a través de l'evolució). a) En el camp visual de la femella no hi ha atenció i, per tant, fa un cant sense significat; el mascle sense ser guiat avança. b i c) La femella és capaç de veure el mascle i canta per a avançar. d) En estar el mascle a la seva altura, la femella demana que es dirigeixi a la dreta. e) Després de girar el mascle la femella li diu que torni a avançar.

Un bon exemple d'aquesta mena d'obres és el món inventat per Werner i Dyer. El problema que volien investigar és com es pot crear un llenguatge de comunicació? Davant aquesta pregunta, no es van basar en el llenguatge humà, sinó en l'animal, i van prendre com a font d'inspiració el cant de les granotes per a fecundar-se. Per a analitzar l'evolució de la comunicació es va estudiar el desenvolupament de signes congènits dins de l'espècie.

Per a això van definir com a residència d'animals artificials una reixeta amb quadres. Cada ull d'aquesta reixeta pot estar buit o ple i té el mateix nombre de femelles i mascles. La missió d'aquests animals és trobar parella per a fecundar-se i tenir cries. Els mascles són cecs i no veuen a les femelles, mentre que les femelles no poden moure's i per a atreure als mascles han de donar-los el camí a través dels cants. El comportament de cada animal està regit per una xarxa neuronal codificada en un genoma (Figura 3). Llavors, mitjançant un algorisme genètic es permet l'evolució.

Perquè hi hagi comunicació, és a dir, perquè la femella adquireixi el mascle, la femella ha de fer signes que comprenguin els mascles i el mascle ha d'aprendre a interpretar els signes. La relació entre el signe de la femella i el moviment del mascle és arbitrària. L'objectiu és convertir a la població que està d'acord en una possible interpretació dels signes. Quan els mascles es troben amb la femella, l'equipessin i fan dues cries: una femella i una altra mascle.

L'evolució generacional d'aquest experiment va ser la següent: 1) el comportament dels mascles i les femelles és aleatori, 2) els mascles que tendeixen a romandre aturats desapareixen, 3) si bé la majoria tendeix a prosperar, mentre que els que tendeixen a girar desapareixen, 4) els que apareixen en aquest nivell saben girar en arribar a la línia o columna de la femella, mentre que les femelles que fan signes significatius s'han multiplicat disminuint. Els mascles, quan no senten a les femelles, avancen directament i quan estan a prop, giren, 5) utilitzen els signes per a expressar més situacions. La figura 4 mostra una història posterior al desenvolupament del llenguatge.

Ecosistemes de computació

Com hem vist fins ara, en els mons artificials intenta reflectir d'alguna manera les lleis físiques i biològiques de la naturalesa i l'entorn informàtic es considera una abstracció de situacions reals. L'enfocament de l'última aproximació que analitzarem, no obstant això, és molt diferent: en el paradigma dels ecosistemes de computació predominen els principis de la informació digital, sense pretendre reproduir el món real. Per tant, els agents que apareixen són simplement programes (normalment codificats amb un llenguatge d'assemblatge específic) i la seva funcionalitat són mitjos informàtics (memòria, capacitat d'execució, etc.) Es tracta d'una dinàmica de gestió.

Scientific American

De les pàgines de la revista, Dewdney va proposar en 1983 el nou joc informàtic Core Wars. En la memòria d'una computadora virtual anomenada MARS (Martitz) es publicaven dos programes de lluita que busquen destruir-se entre si. Cada programa es considerava un ésser autònom: el programador no sap qui seran els seus rivals quan dissenyi el seu “creatura” i després d'alliberar-la dins dels MARS, el programa haurà de solucionar-lo pel seu compte.

Figura . Arbaso de Terra . El programa consta de dos mòduls específics d'anàlisis i reproducció personal. Quan s'executa el mòdul d'autoanàlisi (en groc), Arbaso llegeix alguns dels seus paràmetres i després utilitza els mòduls de suport (en blau) per a escriure el seu gra en un altre lloc. La fletxa contínua indica la seqüència de control i l'acció de copiar discontinus.

A més de crear molts jugadors de joc, per a destacar que les idees de Dewdney van ser molt fructíferes en l'àmbit informàtic, cal esmentar que els primers virus informàtics van sorgir inspirats en aquestes teories. A més, es va comprovar que el programa pot funcionar en entorns desconeguts igual que els organismes autònoms. A més, aviat es va destacar la possibilitat de desenvolupar estratègies sasibológicas de supervivència: van aparèixer programes agressius, adaptatius, reproductius i capaços de resoldre's.

En 1990 Rasmussen, Knuds i Feldberg van proposar el sistema Venus. Es tractava d'analitzar si els programes que es dissenyaven per al funcionament dels MARS, així com uns altres similars, podien ser generats per processos propis. En complir la memòria de Venus amb mandats desproporcionats a l'atzar, alguns d'ells comencen a executar-se i en aquest procés es poden observar les estructures de computació que s'organitzen de manera espontània.

Mitjançant l'aplicació de tècniques de sistemes dinàmics es poden citar algunes conclusions significatives: algunes ordres mostren una tendència a treballar conjuntament, formen unitats funcionals senzilles i apareixen comportaments invariants i atractores dinàmics. Els autors del sistema van impulsar la creació de programes que podrien ser considerats autònoms, però en alguns experiments es va defugir la distribució inicial, però no van aconseguir el seu objectiu.

Venus

Els resultats de van ser una mica inferiors a l'esperat. Això va demostrar que les estratègies de supervivència que es poden desenvolupar en els ecosistemes de computació no són fàcils de crear des de les condicions inicials. Conscient de la seva equivocada convicció, l'investigador Tom Ray va utilitzar una nova aproximació al disseny del sistema Terra (la Terra), que, lluny d'intentar obtenir “organismes” del brou primitiu, va partir del programa Arbaso dissenyat per ell. Encara que això sembla una reculada en el camí de Mars, destaquen les seves noves característiques:

• Arbaso és capaç de duplicar-se una vegada i una altra (Figura 5), per la qual cosa els fenòmens rellevants que es produeixen en Terra es donen a nivell poblacional.
• La interacció directa entre programes està prohibida, ja que cada programa compta amb una protecció contra l'escriptura: un altre programa pot llegir i executar el seu codi, però sense capacitat de transformació; a l'ésser en principi invulnerables, s'introdueix un mecanisme segador per a acabar amb els programes més antics o apropiats.
• Existeixen diverses opcions per a provocar mutacions: En Terra qualsevol bit pot canviar aleatòriament (“raigs còsmics”), els mecanismes de còpia fallen de tant en tant (“errors genètics”) i el comportament d'ordres pot fracassar (“errors funcionals”).

Terra, que té mecanismes per a fer realitat l'herència, la selecció i el canvi, és un bon escenari per a l'evolució. En realitat, la complexitat que es dóna en aquest ecosistema dóna lloc a un salt molt important i a través de l'evolució es produeixen comportaments sasibológicos rics. Els fenòmens cíclics de parasitación immunitat que es defineixen en la figura 6 són molt típics.

Com a conclusió

La Vida Artificial pot canviar el punt de vista de la vida i, en conseqüència, mostrar d'una manera nova les relacions entre naturalesa i cultures. Però, sobretot, la Vida Artificial ens demostra que l'actitud analítica de la Ciència occidental davant el món pot ser inadequada per a desenvolupar teories de fenòmens complexos. Per a això, quan intentem descompondre els fenòmens a través del nostre raonament, les parts extretes són tan completes com complexes, o perdem pel camí els elements més àgils per a l'explicació. No obstant això, la Vida Artificial aprofita la força de la interacció de coses senzilles per a desentranyar el camí del que pot ser la nova Ciència de la Complexitat.

Figura . Parasitabilidad i immunitat en Terra. El paràsit típic no té mòdul de suport, però pot utilitzar el d'un altre per a realitzar les seves còpies. L'hoste pot ser un familiar pròxim que apareix per Arbaso o mutació. Es desenvolupen estratègies d'immunitat enfront de la parasitabilidad, entre les quals destaca la hiperparasitación. En intentar utilitzar el mòdul de copiat de l'hiperparasitón, aquest li oculta un gran descontent: el seu mòdul de suport té una ordre especial de reculada i abans de començar a copiar-ho s'executa el mòdul d'autoanàlisi de l'hiperparasitado. A partir d'aquí, el paràsit substitueix els seus paràmetres pels del presumpte hoste, per la qual cosa únicament copiarà els exemplars d'aquest. L'aparició d'hiperparásitos implica la massacre dels seus corresponents paràsits.